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Chip Huyen 谈 AI 工程：来自 Nvidia、Stanford、Netflix 的经验分享
这个播客采访了 AI 专家 Chip Huyen，她分享了她在 Nvidia、Netflix 和 Stanford 的丰富经验，讲述了什么才能真正改进 AI 应用。她将常见的误解（盲目追求最新的 AI 新闻、工具）与成功的实际驱动因素进行了对比：用户反馈、可靠的平台、高质量的数据、优化的工作流程和更好的提示词。Huyen 阐明了基本的 AI 概念，如预训练、后训练（包括监督微调和人工反馈强化学习 …- 0
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减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章深入探讨了在检索增强生成（RAG）系统中，如何有效减少语义缓存中的假阳性（误报）问题，并以银行业 FAQ 系统为例进行了详细的实验和分析。作者指出，在初期尝试中，即使采用先进的双编码器模型和默认相似度阈值，系统仍面临高达 99%的假阳性率，导致给出错误但自信的答案。通过四阶段的系统性旅程，文章证明了缓存设计而非模型优化是解决假阳性问题的核心杠杆。关键发现包括：1. 简单调整相似度阈值效果有限；…- 0
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RAG优化
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